【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于生物酶理性改造，具体为一种水解酶催化效率关键影响因子的筛选方法。
技术介绍
1、公开该
技术介绍
部分的信息仅仅旨在增加对本专利技术的总体背景的理解，而不必然被视为承认或以任何形式暗示该信息构成已经成为本领域一般技术人员所公知的现有技术。
2、生物酶是由活细胞产生的、对环境友好的生物催化剂。大部分的生物酶属于蛋白质，小部分为rna。生物酶可以分为水解酶、氧化还原酶、转移酶、裂合酶、异构酶和合成酶六大类。其中，水解酶是能够催化底物发生水解反应的一类生物酶，常见的水解酶有淀粉酶、蛋白酶和脂肪酶等。水解酶催化反应具有专一性强、催化效率高以及反应条件温和性的特点，其催化反应效率是一般无机催化剂的107-1013倍。水解酶已被广泛应用于食品、纺织和医疗等领域，因此，快速提升水解酶的催化效率势在必行。
3、目前通常采用水解酶饱和突变的方法获取具有更高催化效率的水解酶，但这种方法需要对上亿种变种进行分析，往往需要耗费大量的经济成本，且对人力资源要求高。此外，水解酶饱和突变需要耗费大量的时间，难以在短时间内获取具有较高催化效率的水解酶变种。建立快速筛选水解酶催化效率关键影响因子手段为有针对性地进行水解酶的设计和进化具有重要的意义。
4、多元线性回归是回归分析建模的一种，该方法是通过数学统计模型描绘自变量(如，x1，x2)与目标值(y)之间的定量关系。药物设计中常用到的定量构效关系(qsar)主要应用该原理来研究化合物的结构与其某种生物活性之间的定量关系。专利技术人查阅资料发现，多元线性回归分析的方法
技术实现思路
1、为了解决现有技术的不足，本专利技术的目的是提供一种水解酶催化效率关键影响因子的筛选方法，实现从数以亿计的水解酶参数中筛选出影响生物大分子水解酶催化效率的关键结构、电荷尤其是水解酶电场参数，并通过数学模型描述水解酶结构、电荷、酶电场和水解酶催化活性之间的定量关系，进而可以为水解酶的理性设计和进化提供重要的理论指导。
2、为了实现上述目的，本专利技术是通过如下的技术方案来实现：
3、第一方面，一种水解酶催化效率关键影响因子的筛选方法，包括以下步骤：
4、s1、获取目标水解酶体系分子动力学模拟轨迹中多个水解酶构象的结构及其催化活性；
5、s2、筛选水解酶构象中结构、电荷、电场的特征参数，并分别计算特征参数与催化活性之间的决定系数r2；
6、s3、根据决定系数r2由大到小对特征参数进行排序，决定系数r2最大的前两个特征参数即为关键影响因子，并构建这两个关键影响因子与水解酶催化活性之间的多元线性回归方程；
7、s4、根据多元线性回归方程定量确定关键影响因子对催化效率的协同影响，应用该多元线性回归方程，通过改变关键影响因子的数值推测酶催化效率，进而为设计具有更高催化活性的水解酶提供指导。
8、优选的，步骤s1中，分子动力学模拟的时长为20-50ns，从分子动力学模拟轨迹中选取的水解酶构象数目大于等于20条。
9、优选的，步骤s1中，使用chemshell软件对水解酶构象的结构进行优化。
10、优选的，步骤s1中，所述催化活性通过使用chemshell软件根据水解酶反应机理计算得到的反应能垒表示。
11、优选的，步骤s2中，所述特征参数的筛选范围为水解酶活性中心参与或协助水解酶催化反应进行的参数，即为chemshell软件中应用量子力学方法处理区域所包含的特征参数。
12、进一步优选的，步骤s2中，所述特征参数包括键长、键角、二面角、原子电荷和生物酶电场，其中生物酶电场为参与酶催化反应成键和断键两个关键原子之间的电场。
13、优选的，其特征在于，步骤s2中，以筛选得到的特征参数为自变量，计算得到的水解酶催化活性为因变量，基于选取的20条酶构象，运用excel中的correl函数分别得到每个特征参数与水解酶催化活性的相关性系数r，并进而得到决定系数r2，当特征参数的决定系数r2等于或接近1时，其对水解酶催化活性的影响越大，反之则影响越小。
14、优选的，步骤s3中，以确定的两个关键影响因子为自变量，水解酶催化活性为因变量，运用excel中的最小二乘法线性回归模块建立多元线性回归模型，获得的多元线性回归方程如下：
15、y＝a*x1+b*x2+c
16、其中，y为计算得到的水解酶催化活性，x1和x2分别为确定的两个关键影响因子，a和b为相关性系数，c为截距。
17、进一步优选的，相关性系数a或b大于0时表明特征参数与水解酶催化活性呈正相关关系，反之则为负相关关系。
18、进一步优选的，步骤s4中，通过相关性系数a和b绝对值的大小分别定量表示两个关键影响因子对水解酶催化活性的贡献程度，绝对值越大表明该特征参数对水解酶催化活性的贡献程度越大，反之则贡献程度越小。
19、上述本专利技术的一种或多种技术方案取得的有益效果如下：
20、针对生物酶环境对酶催化活性的影响，选择获取大分子水解酶催化效率关键结构、电荷和生物酶电场参数，保证水解酶催化活性关键因子的准确获取。
21、重点筛选区域确定为参与或协助生物酶催化反应发生的特征参数，可以实现从数以亿计的生物酶特征参数中快速确定影响大分子水解酶活性的关键因子。
22、多酶构象取样筛选关键影响因子，可以充分评估水解酶催化反应过程中各个特征参数对水解酶催化活性的动态变化影响。
23、通过不断调整关键因子的数值得到能使y值较低也就是催化活性较高的关键因子值，根据这个关键因子值可以为之后的生物酶设计及突变提供指导。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种水解酶催化效率关键影响因子的筛选方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的筛选方法，其特征在于，步骤S1中，分子动力学模拟的时长为20-50ns，从分子动力学模拟轨迹中选取的水解酶构象数目大于等于20条。
3.如权利要求1所述的筛选方法，其特征在于，步骤S1中，使用ChemShell软件对水解酶构象的结构进行优化。
4.如权利要求1所述的筛选方法，其特征在于，步骤S1中，所述催化活性通过使用ChemShell软件根据水解酶反应机理计算得到的反应能垒表示。
5.如权利要求1所述的筛选方法，其特征在于，步骤S2中，所述特征参数的筛选范围为水解酶活性中心参与或协助水解酶催化反应进行的参数，即为ChemShell软件中应用量子力学方法处理区域所包含的特征参数。
6.如权利要求5所述的筛选方法，其特征在于，步骤S2中，所述特征参数包括键长、键角、二面角、原子电荷和生物酶电场，其中生物酶电场为参与酶催化反应成键和断键两个关键原子之间的电场。
7.如权利要求1所述的筛选方法，其特征在于，步骤S2中，以
8.如权利要求1所述的筛选方法，其特征在于，步骤S3中，以确定的两个关键影响因子为自变量，水解酶催化活性为因变量，运用Excel中的最小二乘法线性回归模块建立多元线性回归模型，获得的多元线性回归方程如下：
9.如权利要求8所述的筛选方法，其特征在于，相关性系数a或b大于0时表明特征参数与水解酶催化活性呈正相关关系，反之则为负相关关系。
10.如权利要求8所述的筛选方法，其特征在于，步骤S4中，通过相关性系数a和b绝对值的大小分别定量表示两个关键影响因子对水解酶催化活性的贡献程度，绝对值越大表明该特征参数对水解酶催化活性得贡献程度越大，反之则贡献程度越小。
...【技术特征摘要】
1.一种水解酶催化效率关键影响因子的筛选方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的筛选方法，其特征在于，步骤s1中，分子动力学模拟的时长为20-50ns，从分子动力学模拟轨迹中选取的水解酶构象数目大于等于20条。
3.如权利要求1所述的筛选方法，其特征在于，步骤s1中，使用chemshell软件对水解酶构象的结构进行优化。
4.如权利要求1所述的筛选方法，其特征在于，步骤s1中，所述催化活性通过使用chemshell软件根据水解酶反应机理计算得到的反应能垒表示。
5.如权利要求1所述的筛选方法，其特征在于，步骤s2中，所述特征参数的筛选范围为水解酶活性中心参与或协助水解酶催化反应进行的参数，即为chemshell软件中应用量子力学方法处理区域所包含的特征参数。
6.如权利要求5所述的筛选方法，其特征在于，步骤s2中，所述特征参数包括键长、键角、二面角、原子电荷和生物酶电场，其中生物酶电场为参与酶催化反应成键和断键两个关键原子之间的电场。
7...
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。